Tolman-Oppenheimer-Volkoff

Neural Mass Modeling (NMM) ist eine theoretische Herangehensweise zur Beschreibung der kollektiven Dynamik von Neuronen in einem bestimmten Bereich des Gehirns. Es zielt darauf ab, die Aktivität großer Gruppen von Neuronen durch eine vereinfachte mathematische Modellierung zu erfassen, anstatt die Aktivität einzelner Neuronen zu betrachten. In diesem Rahmen werden häufig dynamische Gleichungen verwendet, um die Wechselwirkungen zwischen verschiedenen neuronalen Populationen zu beschreiben.

Ein typisches NMM kann als System von Differentialgleichungen formuliert werden, die die zeitliche Veränderung von Variablen wie Feuerrate und Kopplungsstärke darstellen. Diese Modelle erlauben es, verschiedene Phänomene wie Rhythmen, Synchronisation und pathologische Zustände (z. B. Epilepsie) zu untersuchen. Durch die Integration von experimentellen Daten können NMM auch zur Vorhersage von Reaktionen auf verschiedene Stimuli oder zur Analyse von funktionellen Netzwerken im Gehirn eingesetzt werden.

Die CPT-Symmetrie ist ein fundamentales Prinzip in der Teilchenphysik, das besagt, dass die physikalischen Gesetze unter einer gleichzeitigen Inversion von C (Ladung), P (Raum) und T (Zeit) unverändert bleiben sollten. Dies bedeutet, dass wenn man alle Teilchen in einem physikalischen System in ihre Antiteilchen umwandelt, das Raum-Zeit-Koordinatensystem spiegelt und die Zeit umkehrt, die physikalischen Gesetze weiterhin gelten sollten.

Im Zuge der Forschung wurden jedoch Verletzungen der CPT-Symmetrie entdeckt, insbesondere in der Untersuchung von CP-Verletzungen (wo nur die Ladung und Parität umgekehrt werden). Diese Verletzungen können zu asymmetrischen Zerfallsraten von Teilchen und Antiteilchen führen, was eine bedeutende Rolle bei der Erklärung der Materie-Antimaterie-Asymmetrie im Universum spielt. Solche Phänomene haben weitreichende Implikationen für unser Verständnis der fundamentalen Kräfte und der Struktur des Universums.

Adaptive Expectations ist ein Konzept in der Wirtschaftswissenschaft, das beschreibt, wie Individuen und Unternehmen ihre Erwartungen über zukünftige wirtschaftliche Variablen, wie beispielsweise Inflation oder Einkommen, auf der Grundlage vergangener Erfahrungen anpassen. Die Grundannahme ist, dass Menschen ihre Erwartungen nicht sofort, sondern schrittweise aktualisieren, indem sie vergangene Informationen berücksichtigen.

Mathematisch kann dies durch die folgende Gleichung dargestellt werden:

Hierbei ist $E_t(Y)$ die erwartete Größe zum Zeitpunkt $t$, $Y_t$ der tatsächliche Wert und $\alpha$ ein Anpassungsparameter zwischen 0 und 1, der angibt, wie stark die Erwartungen angepasst werden.

Diese Theorie impliziert, dass Erwartungen in der Regel träge sind und oft hinter den tatsächlichen Entwicklungen zurückbleiben, was zu Verzögerungen in wirtschaftlichen Reaktionen führen kann. Adaptive Expectations sind besonders relevant in der Diskussion um die Phillips-Kurve, die den Zusammenhang zwischen Inflation und Arbeitslosigkeit beschreibt.

In der Mathematik bezeichnet die Kompaktheit eines metrischen Raumes eine wichtige Eigenschaft, die sich auf die Struktur und das Verhalten von Teilmengen bezieht. Ein metrischer Raum $(X, d)$ ist kompakt, wenn jede offene Überdeckung von $X$ eine endliche Teilüberdeckung besitzt. Das bedeutet, wenn man $X$ mit einer Sammlung von offenen Mengen $\{ U_i \}$ abdeckt, gibt es eine endliche Auswahl dieser Mengen, die immer noch $X$ abdeckt. Eine zentrale Eigenschaft kompakter Räume ist das Heine-Borel-Theorem, welches besagt, dass eine Teilmenge $A$ eines $\mathbb{R}^n$ genau dann kompakt ist, wenn sie abgeschlossen und beschränkt ist. Kompaktheit spielt eine entscheidende Rolle in vielen Bereichen der Mathematik, insbesondere in der Funktionalanalysis und der Topologie, da sie oft die Existenz von Grenzwerten und die Konvergenz von Folgen garantiert.

Die Nyquist-Stabilitätsmargen sind wichtige Konzepte in der Regelungstechnik, die die Stabilität eines geschlossenen Regelkreises bewerten. Sie basieren auf der Nyquist-Kurve, die die Frequenzantwort eines offenen Regelkreises darstellt. Ein wesentlicher Aspekt dieser Margen ist die Gain Margin und die Phase Margin.

• Gain Margin gibt an, um wie viel der Verstärkungsfaktor eines Systems erhöht werden kann, bevor das System instabil wird. Er wird in dB angegeben und kann aus der Nyquist-Diagramm abgeleitet werden.
• Phase Margin beschreibt die zusätzliche Phase, die ein System bei der Frequenz, an der die Verstärkung 1 ist, haben kann, bevor es instabil wird.

Ein System gilt als stabil, wenn sowohl die Gain Margin als auch die Phase Margin positiv sind. Diese Margen sind entscheidend für das Design stabiler und robuster Regelungssysteme.

Der Bellman-Ford-Algorithmus ist ein grundlegender Algorithmus zur Bestimmung der kürzesten Wege von einem Startknoten zu allen anderen Knoten in einem gewichteten Graphen, der auch negative Gewichtungen zulässt. Er arbeitet in mehreren Iterationen und aktualisiert die Schätzungen der kürzesten Wege, indem er für jede Kante $(u, v)$ mit Gewicht $w$ die Bedingung überprüft, ob der bisher bekannte Weg zu $v$ durch $u$ verbessert werden kann, also ob $\text{dist}(v) > \text{dist}(u) + w$. Der Algorithmus hat eine Laufzeit von $O(V \cdot E)$, wobei $V$ die Anzahl der Knoten und $E$ die Anzahl der Kanten im Graphen ist. Ein weiterer wichtiger Aspekt des Bellman-Ford-Algorithmus ist seine Fähigkeit, negative Zyklen zu erkennen: Wenn nach $V-1$ Iterationen noch eine Verbesserung der Distanz möglich ist, bedeutet dies, dass ein negativer Zyklus im Graphen vorhanden ist. Der Algorithmus ist besonders nützlich in Anwendungen, wo negative Gewichtungen auftreten können, wie z.B. in Finanzmodellen oder bei der Analyse von Netzwerkpfaden.